人体姿态识别的过程中我们首先需要进行关键点检测，我们需要生成高分辨率的heatmap，但是传统的特征提取网络如VGG网络会将我们的feature map分辨率降 的很低，损失了空间结构。我们知道VGG的结构是穿行结构，使用HRNet则是将VGG的穿行结构改变成了并行结构，将不同分辨率的feature map进行并联，下面我们看下HRNet系列吧。 应用领域： 人体姿态检测 方法：只选择高分辨率特征图 应用领域：人脸关键点检测 方法：利用所有分辨率的特征图,对低分辨率特征图上采样后与高分辨率特征图拼接，经过1*1卷积，softmax层生成分割预测图 应用领域：图像分类 方法：HRNet-Wx-C:4张不同分辨率特征图经过bottleneck层，通道数翻倍后，从高分辨率图依次经过strided convolution与低分辨率图进行元素加操作，在经过1*1卷积使通道翻倍(1024->2048)，全局平均池化后送入分类器。 应用领域：目标检测 方法：HRNetV2p:将HRNetV2拼接后的特征图经过不同尺度的平均池化操作产生不同级别的特征表示，经过1*1的卷积后形成特征金字塔 参考： [1] 关于HRNet的简介 [2] [论文阅读]HRNetV1,HRNetV2,HRNetV2p
摘 要 人体识别是计算机视觉领域的一大类热点问题，其研究内容涵盖了人体的监测与跟踪、手势识别、动作识别、人脸识别、性别识别和行为与事件识别等，有着非常广泛的应用价值。随机森林以它自身固有的特点和优良的分类效果在众多的机器学习算法中脱颖而出。随机森林算法的实质是一种树预测器的组合，其中每一棵树都依赖于一个随机向量，森林中的所有的向量都是独立同分布的。本文简单介绍了随机森林的原理，并对近几年来随机森林在姿势识别和人脸识别中的应用进行讨论。 1.人体识别概述 人体识别是计算机视觉领域的一大类热点问题，其研究内容涵盖了人体的监测与跟踪、手势识别、动作识别、人脸识别、性别识别和行为与事件识别等。其研究方法几乎囊括了所有的模式识别问题的理论与技术，例如统计理论，变换理论，上下文相关性，分类与聚类，机器学习，模板匹配，滤波等。人体识别有着非常广泛的应用价值。 绝大多数人脸识别算法和人脸表情分析算法在提取人脸特征之前,需要根据人脸关键点的位置(如眼角,嘴角)进行人脸的几何归一化处理。即使在已知人脸粗略位置的情况下,人脸关键点精确定位仍然是一个很困难的问题,这主要由外界干扰和人脸本身的形变造成。 当前比较流行的算法有：基于启发式规则的方法、主成分分析(PCA)、独立元分析(ICA)、基于K-L 变换、弹性图匹配等。 2.随机森林综述 随机森林顾名思义，使用随机的方式建立一个森林，森林里面有很多的决策树组成，随机森林的每一棵决策树之间是没有关联的。在得到森林之后，当有一个新的输入样本进入的死后，就让森林的每一棵决策树分别进行一下判断，看看这个样本应该属于哪一类（对于分类算法），然后看看哪一类能被选择最多，就预测这个样本为那一类。 随机森林是一种统计学习理论，其随机有两个方面：首先是在训练的每一轮中，都是对原始样本集有放回的抽取固定数目的样本点，形成k个互不相同的样本集。第二点是：对于每一个决策树的建立是从总的属性中随机抽取一定量的属性作分裂属性集，这样对于k个树分类器均是不相同的。由随机生成的k个决策树组成了随机森林。 对于每一个决策树来讲，其分裂属性是不断的选取具有最大信息增益的属性进行排列。整个随机森林建立后，最终的分类标准采用投票机制得到可能性最高的结果。 下图是随机森林构建的过程： 图1 随机森林构建过程 3.随机森林在人体识别中的应用 3.1 随机森林应用于姿势识别 以[1]一文来讨论，论文中所涉及到的人体识别过程主要分为两步，首先是，身体部位标记：对于从单张景深图像中对人体进行分段，并标记出关键节点。之后进行身体关节定位，将标记的各个人体部分重新映射到三维空间中，对关键节点形成高可靠的空间定位。 图2 深度图像-身体部位标记-关节投影 文的最主要贡献在于将姿势识别的问题转化成了物体识别的问题，通过对身体不同部位的空间位置的确定来实现，做到了低计算消耗和高精确度。在身体部位标记的过程中，将问题转化成了对每个像素的分类问题，对于每个像素点，从景深的角度来确定该点的局域梯度特征。该特征是点特征与梯度特征的良好结合。 举个例子，对于不同点的相同属性值的判别，如下图，图a中的两个测量点的像素偏移间均具有较大的景深差，而图b中的景深差则明显很小。由此看出，不同位置像素点的特征值是有明显差别的，这就是分类的基础。 图3 景深图像特质示例 文中对于决策树的分裂属性的选择来说。由于某两个像素点、某些图像特征选取的随意性，将形成大量的备选划分形式，选择对于所有抽样像素对于不同的分裂属性划分前后的信息熵增益进行比较，选取最大的一组ψ=(θ, τ)作为当前分裂节点。（信息增益与该图像块最终是否正确地分类相关，即图像块归属于正确的关键特征点区域的概率。） 图4 决策时分类说明 决策树的建立后，某个叶子节点归属于特定关键特征点区域的概率可以根据训练图像最终分类的情况统计得到，这就是随机森林在实际检测特征点时的最重要依据。 在人体关节分类中，我们由形成的决策森林，来对每一个像素点的具体关节属性进行判断，并进行颜色分类。随机森林这种基于大量样本统计的方法能够对由于光照、变性等造成的影响，实时地解决关键特征点定位的问题。 如图所示，是对于景深图像处理后的结果展示。 图5 姿势识别处理结果 应该这样说，这篇文章在算法的层面对随机森林没有太大的贡献。在划分函数的形式上很简单。这个团队值得称道的地方是通过计算机图形学造出了大量的不同体型不同姿势的各种人体图像，用作训练数据，这也是成为2011年CVPR Best Paper的重要原因。正是因为论文的成果运用于Kinect，在工业界有着巨大的作用，落实到了商用的硬件平台上，推动了随机森林在计算机视觉、多媒体处理上的热潮。 3.2 随机森林应用于人脸识别 基于回归森林的脸部特征检测通过分析脸部图像块来定位人脸的关键特征点，在此基础上条件回归森林方法考虑了全局的脸部性质。对于[2]进行分析，这篇论文是2012年CVPR上的论文，本文考虑的是脸部朝向作为全局性质。其主要描述的问题是如何利用条件随机森林，来确定面部10个关键特征点的位置。与之前不同的是，在随机森林的基础上，加入了面部朝向的条件约束。 图6 脸部10个特征点 对于面部特征标记的问题转化成了对大量图像块的分类问题。类似于人体识别中的局域梯度特征识别。本文中，对于每一个图像块来说，从灰度值、光照补偿、相位变换等图像特征，以及该图像块中心与各个特征点的距离来判断图像块的位置特征。在决策树的分裂属性确定过程，依然使用“最大信息熵增益”原则。 图7 条件随机森林算法说明 文中提出了更进一步基于条件随机森林的分类方法，即通过设定脸部朝向的约束对决策树分类，在特征检测阶段能够根据脸部朝向选择与之相关的决策树进行回归，提高准确率和降低消耗。此论文还对条件随机森林，即如何通过脸部朝向对决策进行分类进行了说明，但这与随机森林算法没有太大关系，这里就不再继续讨论了。随机森林这种基于大量样本统计的方法能够对由于光照、变性等造成的影响，实时地解决关键特征点定位的问题。 另一篇文章[3]对于脸部特征标记，提出了精确度更高、成本更低的方法。即，基于结构化输出的随机森林的特征标记方式。文中将面部划分为20个特征点，对于各个特征点来说，不仅有独立的图像块分类标记，还加入了例如，点4，对于其他嘴唇特征点3,18,19的依赖关系的判断。这样的方法使特征点标记准确率大大增加。 该方法依然是使用随机森林的方法，有所不同的是引入了如式中所示的与依赖节点之间的关系。对于决策树的建立依然是依赖信息熵增益原则来决定，叶子节点不仅能得到特征的独立划分还会得到该特征对依赖特征的贡献，最终特征节点的判断会综合原始投票及空间约束。 图8 脸部特征标记 图9 决策树依赖关系 例如当对下图中人脸特征点进行分类时，使用简单的随机森林方法，经过判断会将各个点进行标注，可以看到 红色的点，标注出的鼻子特征。如果利用依赖节点进行判断，鼻子的点会被局限在其他鼻子特征点的周围，进行叠加后，得到了这个结果。显然，对于此节点的判断，利用结构输出的方式，准确度更高了。 图10 结构化输出结果 4.随机森林总结 大量的理论和实证研究都证明了RF具有很高的预测准确率，对异常值和噪声具有很好的容忍度，且不容易出现过拟合。可以说，RF是一种自然的非线性建模工具，是目前数据挖掘算法最热门的前沿研究领域之一。具体来说，它有以下优点： 1.通过对许多分类器进行组合，它可以产生高准确度的分类器； 2.它可以处理大量的输入变量； 3.它可以在决定类别时，评估变量的重要性； 4.在建造森林时，它可以在内部对于一般化后的误差产生不偏差的估计； 5.它包含一个好方法可以估计遗失的资料，并且，如果有很大一部分的资料遗失，仍可以维持准确度。 6.它提供一个实验方法，可以去侦测变量之间的相互作用； 7.学习过程是很快速的； 8.对异常值和噪声具有很好的容忍度，且不容易出现过拟合； 随机森林的缺点： 1.对于有不同级别的属性的数据，级别划分较多的属性会对随机森林产生更大的影响，所以随机森林在这种数据上产出的属性权值是不可信的； 2.单棵决策树的预测效果很差：由于随机选择属性，使得单棵决策树的预测效果很差。 参考文献： [1] Shotton, J.; Fitzgibbon, A.; Cook, M.; Sharp, T.; Finocchio, M.; Moore, R.; Kipman, A.; Blake, A., “Real-time human pose recognition in parts from single depth images,”Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2011 IEEE Conference on , vol., no., pp.1297,1304, 20-25 June 2011 [2] Dantone M, Gall J, Fanelli G, et al. Real-time facial feature detection using conditional regression forests[C]//Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2012 IEEE Conference on. IEEE, 2012: 2578-2585. [3] Heng Yang, Ioannis Patras, “Face Parts Localization Using Structured-output Regression Forests”, ACCV2012， Dajeon, Korea. 本文转自：，仅供学习交流
论文在写作的过程中我们可能难免会引用到别人的观点或者是文章的某一段落，如果这些引用部分不加引用标志就会在论文查重的时候标注为抄袭。这样一来查重率就大大提高了，那么论文文献引用怎么标注呢？首先找到引用的论文文献，然后在工具栏中点击“引用”——“插入尾注”，这时可在段落的后面看到引用标志、页面下方有注释标志。点击引用栏脚注的下方“脚注和尾注”，在格式中可选择编号样式，点击“插入”即可。论文文献的引用插入好后，要在下面的注释处说明引用的是谁的哪篇文章，在后文的参考文献中也要添加该引用文献。这样就完整的添加完论文文献的标注了。论文很多情况还需要插入通讯作者的标注，操作方法和上面是一样的。但是在注释的地方需要插入通讯作者的信息即可。最后论文完成以后要记得初稿查重，查看一下查重率是否符合学校的要求以及引用部分添加的标注是否添加成功。
引用他人的文章应当按照要求注明参考文献。引用时在 引用文字结束时标注引用序号，并按照参考文献格式置于当页脚地或文末。
参考文献的具体格式为：（注意参考文献最后的标点为英文格式）
[序号]主要责任者.文献题名[文献类型标识].出版地：出版者，出版年.起止页码.
例如：
[1]刘国钧，陈绍业.图书馆目录[M].北京：高等教育出版社，1957.15-18.
[2]何龄修.读南明史[J].中国史研究，1998,(3):167-173.
[3]OU J P，SOONG T T，et al.Recent advance in research on applications of passive energy dissipation systems[J].Earthquack Eng,1997,38(3):358-361.
扩展资料
不同参考文献类型的表示符号为：
1、专著[M]，论文集[C]，报纸文章[N]，期刊文章[J]，学位论文[D]，报告[R]，标准[S]，专利[P]，论文集中的析出文献[A]；
2、电子文献类型：数据库[DB]，计算机[CP]，电子公告[EB]；
3、电子文献的载体类型：互联网[OL]，光盘[CD]，磁带[MT]，磁盘[DK]。
参考资料来源：百度百科-参考文献
在日常学习、工作生活中，大家都不可避免地会接触到论文吧，借助论文可以有效提高我们的写作水平。那么你有了解过论文吗？下面是我精心整理的论文引用文献如何标注，欢迎阅读，希望大家能够喜欢。
引用别的参考文献怎么标注
一、参考文献的类型
参考文献(即引文出处)的类型以单字母方式标识，具体如下：
M——专著 C——论文集 N——报纸文章
J——期刊文章 D——学位论文 R——报告
对于不属于上述的文献类型，采用字母“Z”标识。
对于英文参考文献，还应注意以下两点：
①作者姓名采用“姓在前名在后”原则，具体格式是：姓，名字的首字母. 如： Malcolm Richard Cowley 应为：Cowley, M.R.，如果有两位作者，第一位作者方式不变，&之后第二位作者名字的首字母放在前面，姓放在后面，如：Frank Norris 与Irving Gordon应为：Norris, F. & I.Gordon.;
②书名、报刊名使用斜体字，如：MasteringEnglish Literature，English Weekly。
二、参考文献的格式及举例
1.期刊类
【格式】[序号]作者.篇名[J].刊名，出版年份，卷号(期号)：起止页码.
【举例】
[1] 王海粟.浅议会计信息披露模式[J].财政研究，2004,21(1)：56-58.
[2] 夏鲁惠.高等学校毕业论文教学情况调研报告[J].高等理科教育，2004(1):46-52.
[3] Heider, E.R.& D.C.Oliver. The structure of color space in namingand memory of two languages [J]. Foreign Language Teaching and Research, 1999,(3): 62 – 67.
2.专著类
【格式】[序号]作者.书名[M].出版地：出版社，出版年份：起止页码.
【举例】[4] 葛家澍，林志军.现代西方财务会计理论[M].厦门：厦门大学出版社，2001：42.
[5] Gill, R. Mastering English Literature [M]. London: Macmillan, 1985:42-45.
3.报纸类
【格式】[序号]作者.篇名[N].报纸名，出版日期(版次).
【举例】
[6] 李大伦.经济全球化的重要性[N]. 光明日报，1998-12-27(3).
[7] French, W. Between Silences: A Voice from China[N]. Atlantic Weekly,1987-8-15(33).
4.论文集
【格式】[序号]作者.篇名[C].出版地：出版者，出版年份：起始页码.
【举例】
[8] 伍蠡甫.西方文论选[C]. 上海：上海译文出版社，1979：12-17.
[9] Spivak,G. “Can the Subaltern Speak?”[A]. In C.Nelson & L.Grossberg(eds.). Victory in Limbo: Imigism [C]. Urbana: University of IllinoisPress, 1988, pp.271-313.
[10] Almarza, G.G. Student foreign language teacher’s knowledge growth[A]. In D.Freeman and J.C.Richards (eds.). Teacher Learning in LanguageTeaching [C]. New York: Cambridge University Press. 1996. pp.50-78.
5.学位论文
【格式】[序号]作者.篇名[D].出版地：保存者，出版年份：起始页码.
【举例】
[11] 张筑生.微分半动力系统的不变集[D].北京：北京大学数学系数学研究所, 1983：1-7.
6.研究报告
【格式】[序号]作者.篇名[R].出版地：出版者，出版年份：起始页码.
【举例】
[12] 冯西桥.核反应堆压力管道与压力容器的LBB分析[R].北京：清华大学核能技术设计研究院, 1997：9-10.
7.条例
【格式】[序号]颁布单位.条例名称.发布日期
【举例】[15] 中华人民共和国科学技术委员会.科学技术期刊管理办法[Z].1991—06—05
8.译著
【格式】[序号]原著作者. 书名[M].译者，译.出版地：出版社，出版年份：起止页码.
三、注释
注释是对论文正文中某一特定内容的进一步解释或补充说明。
注释前面用圈码①、②、③等标识。
四、参考文献
参考文献与文中注(王小龙，2005)对应。
标号在标点符号内。
多个都需要标注出来，而不是1-6等等，并列写出来。
最后，引用毕业论文属于学位论文，如格式5
5.学位论文
【格式】[序号]作者.篇名[D].出版地：保存者，出版年份：起始页码.
【举例】
[11] 张筑生.微分半动力系统的不变集[D].北京：北京大学数学系数学研究所, 1983：1-7.
【相关阅读】
APA Style文献引用格式标注方法说明
在写作essay论文中，其中APA,MLA,Chicago Citation Style,都是留学生同学最为清楚熟悉而且经常用到的的引用格式了，51due教员组特别的为同学们梳理关于APA Style的.里里外外，给大家一个更清楚的视角去认识和学习APA。
一. 何为APA
常有外教要求我们使用APA形式去写论文，不论是在美方写作课，还是在专业课(例如：marketing，management等)。
很多朋友对于APA很困惑，不知道它到底是什么，怎么使用。
一篇要求用APA形式写成的英语论文，想要拿到满意的分数，APA的正确使用绝对功不可没。
通俗来说，APA就是一种写外国文章需要遵循的一种格式，就是一种既定的写作规则。
没有什么玄机，当然，每个人喜欢和偏向所用的论文的形式不同，常见的书写论文的格式无外乎APA，MLA，Chicago等。
国商的外交很多，来自不同国家，要求使用APA的老师只是其中一部分，还有外教要求学生使用MLA。
这里只向大家介绍APA。
APA的全称是：American Psychological Association，正式来说，APA格式指的就是美国心理学会(American Psychological Association)，而此协会是目前在美国具有权威性的心理学学者组织。
APA格式起源于1929年是一种为广泛接受的研究型论文撰写格式。
APA格式主要用于心理学、教育学、社会科学领域的论文写作。
二. APA的作用：(为何使用apa)
Apa起到支撑论文论点，避免抄袭，引用并形成资源等作用。
(如何避免自己的文章被认定有高抄袭率是应用apa的难点，也是下面讨论的重点)
三. APA两大难点
难点一：查找资源时要随手记下资源要件。
APA规范格式主要包括文内文献引用(Reference Citations in Text)和文后参考文献列举(Reference List)两大部分。
我们需要做的一大重点其实就是在找与所写论文相关的各种资料时，不忘细心地将资源的相关要件(包括时间，作者，日期，出版社，书名，文章名，网址，甚至是网页更新时间等等)记下来，然后按照规则格式标注在论文的文中及文后。
难点二：如何筛选记录下的资源要件，即根据资源类型在in-text及reference需里正确陈列资源要件。
原因是不可能每个资源的所有可能为我们收集到的信息都是一样的，有的资源我们只能找到一个作者，但是当同时有多个作者时，in-text及reference的apa格式就不同。
再如，从网上找的资源和从书本上找的资源要求的apa格式又不相同。
参考文献格式为：[序号]+著作作者+篇名或书名等+参考文献的类型+著作的“出版年”或期刊的“年，卷（期）”等+“：页码（或页码范围）”。
引用别人的毕业论文的标注格式为（毕业论文类型为学位论文[D]）：
[序号]主要责任者.文献题名[D].出版地：出版单位.出版年：起止页码(可选).
举例如：
[11] 张筑生.微分半动力系统的不变集[D].北京：北京大学数学系数学研究所, 1983：1-7.
扩展资料：
参考文献按照其在正文中出现的先后以阿拉伯数字连续编码，序号置于方括号内。一种文献被反复引用者，在正文中用同一序号标示。一般来说，引用一次的文献的页码（或页码范围）在文后参考文献中列出。
多次引用的文献，每处的页码或页码范围（有的刊物也将能指示引用文献位置的信息视为页码）分别列于每处参考文献的序号标注处，置于方括号后（仅列数字，不加“p”或“页”等前后文字、字符；页码范围中间的连线为半字线）并作上标。
作为正文出现的参考文献序号后需加页码或页码范围的，该页码或页码范围也要作上标。作者和编辑需要仔细核对顺序编码制下的参考文献序号，做到序号与其所指示的文献同文后参考文献列表一致。另外，参考文献页码或页码范围也要准确无误。
参考资料来源：百度百科-参考文献标准格式
近年来，随着信息技术以及计算机技术的不断发展，人工智能在计算机中的应用也随之加深，其被广泛应用于计算机的各个领域。下面是我给大家推荐的浅谈计算机人工智能论文，希望大家喜欢!
《计算机在人工智能中的应用研究》
摘要：近年来，随着信息技术以及计算机技术的不断发展，人工智能在计算机中的应用也随之加深，其被广泛应用于计算机的各个领域。本文针对计算机在人工智能中的应用进行研究，阐述了人工智能的理论概念，分析当前其应用于人工智能所存在的问题，并介绍人工智能在部分领域中的应用。
关键词：计算机;人工智能;应用研究
一、前言
人工智能又称机器智能，来自于1956年的Dartmouth学会，在这学会上人们最初提出了“人工智能”这一词。人工智能作为一门综合性的学科，其是在计算机科学、信息论、心理学、神经生理学以及语言学等多种学科的互相渗透下发展而成。在计算机的应用系统方面，人工智能是专门研究如何制造智能系统或智能机器来模仿人类进行智能活动的能力，从而延伸人们的科学化智能。人工智能是一门富有挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识、心理学与哲学。人工智能是处于思维科学的技术应用层次，是其应用分支之一。数学常被认为是多种学科的基础科学，数学也进入语言及思维领域，人工智能学科须借用数学工具。数学在标准逻辑及模糊数学等范围发挥作用，其进入人工智能学科，两者将互相促进且快速发展。
二、人工智能应用于计算机中存在的问题
(一)计算机语言理解的弱点。当前，计算机尚未能确切的理解语言的复杂性。然而，正处于初步研制阶段的计算机语言翻译器，对于算法上的规范句子，已能显示出极高的造句能力及理解能力。但其在理解句子意思上，尚未获得明显成就。我们所获取的信息多来自于上下文的关系以及自身掌握的知识。人们在日常生活中的个人见解、社会见解以及文化见解给句子附加的意义带来很大影响。
(二)模式识别的疑惑。采用计算机进行研究及开展模式识别，在一定程度上虽取得良好效果，有些已作为产品进行实际应用，但其理论以及方法和人的感官识别机制决然不同。人的形象思维能力以及识别手段，即使是计算机中最先进的识别系统也无法达到。此外，在现实社会中，生活作为一项结构宽松的任务，普通的家畜均能轻易对付，但机器却无法做到，这并不意味着其永久不会，而是暂时的。
三、人工智能在部分领域中的应用
伴随着AI技术的快速发展，当今时代的各种信息技术发展均与人工智能技术密切相关，这意味着人工智能已广泛应用于计算机的各个领域，以下是笔者对于人工智能应用于计算机的部分领域进行阐述。具体情况如下。
(一)人工智能进行符号计算。科学计算作为计算机的一种重要用途，可分为两大类别。第一是纯数值的计算，如求函数值。其次是符号的计算，亦称代数运算，是一种智能的快速的计算，处理的内容均为符号。符号可代表实数、整数、复数以及有理数，或者代表集合、函数以及多项式等。随着人工智能的不断发展以及计算机的逐渐普及，多种功能的计算机代数系统软件相继出现，如Maple或Mathematic。由于这些软件均用C语言写成，因此，其可在多数的计算机上使用。
(二)人工智能用于模式识别。模式识别即计算机通过数学的技术方法对模式的判读及自动处理进行研究。计算机模式识别的实现，是研发智能机器的突破点，其使人类深度的认识自身智能。其识别特点为准确、快速以及高效。计算机的模式识别过程相似于人类的学习过程，如语音识别。语音识别即为使计算机听懂人说
的话而进行自动翻译，如七国语言的口语自动翻译系统。该系统的实现使人们出国时在购买机票、预定旅馆及兑换外币等方面，只需通过国际互联网及电话网络，即可用电话或手机与“老外”进行对话。
(三)人工智能计算机网络安全中的应用。当前，在计算机的网络安全管理中常见的技术主要有入侵检测技术以及防火墙技术。防火墙作为计算机网络安全的设备之一，其在计算机的网络安全管理方面发挥重要作用。以往的防火墙尚未有检测加密Web流量的功能，原因在于其未能见到加密的SSL流中的数据，无法快速的获取SSL流中的数据且未能对其进行解密。因而，以往的防火墙无法有效的阻止应用程序的攻击。此外，一般的应用程序进行加密后，可轻易的躲避以往防火墙的检测。因此，由于以往的防火墙无法对应用数据流进行完整的监控，使其难以预防新型攻击。新型的防火墙是通过利用统计、概率以及决策的智能方法以识别数据，达到访问受到权限的目地。然而此方法大多数是从人工智能的学科中采取，因此，被命名为“智能防火墙”。
(四)人工智能应用于计算机网络系统的故障诊断。人工神经网络作为一种信息处理系统，是通过人类的认知过程以及模拟人脑的组织结构而成。1943年时，人工神经网络首次被人提出并得到快速发展，其成为了人工智能技术的另一个分支。人工神经网络通过自身的优点，如联想记忆、自适应以及并列分布处理等，在智能故障诊断中受到广泛关注，并且发挥极大的潜力，为智能故障诊断的探索开辟新的道路。人工神经网络的诊断方法异于专家系统的诊断方法，其通过现场众多的标准样本进行学习及训练，加强调整人工神经网络中的阀值与连接权，使从中获取的知识隐藏分布于整个网络，以达到人工神经网络的模式记忆目的。因此，人工神经网络具备较强的知识捕捉能力，能有效处理异常数据，弥补专家系统方法的缺陷。
四、结束语
总而言之，人工智能作为计算机技术的潮流，其研究的理论及发现决定了计算机技术的发展前景。现今，多数人工智能的研究成果已渗入到人们的日常生活。因此，我们应加强人工智能技术的研究及开发，只有对其应用于各领域中存在的问题进行全面分析，并对此采取相应措施，使其顺利发展。人工智能技术的发展将给人们的生活、学习以及工作带来极大的影响。
参考文献：
[1]杨英.智能型计算机辅助教学系统的实现与研究[J].电脑知识与技术,2009,9
[2]毛毅.人工智能研究热点及其发展方向[J].技术与市场,2008,3
[3]李德毅.网络时代人工智能研究与发展[J].智能系统学报,2009,1
[4]陈步英,冯红.人工智能的应用研究[J].邢台职业技术学院学报,2008,1
那你在网上找找（人工智能与机器人研究）吧~~看看别人的是怎么写的~
具/体/要/求/有/吗？
法律分析：人脸识别涉及到个人信息保护，还有可能侵犯公民的隐私权。相关主体在收集、使用个人信息时，应当遵循合法、正当、必要的原则，明示收集、使用信息的目的、方式和范围，并经过同意。
法律依据：《中华人民共和国民法典》 第一百一十一条 自然人的个人信息受法律保护。任何组织或者个人需要获取他人个人信息的，应当依法取得并确保信息安全，不得非法收集、使用、加工、传输他人个人信息，不得非法买卖、提供或者公开他人个人信息。
第一千零三十二条 自然人享有隐私权。任何组织或者个人不得以刺探、侵扰、泄露、公开等方式侵害他人的隐私权。隐私是自然人的私人生活安宁和不愿为他人知晓的私密空间、私密活动、私密信息。
梭状回是颞叶与枕叶一部分，在布罗德曼分区系统为37区。也被称作“枕颞内侧回”（discontinuous occipitotemporal gyrus）。[1]位于颞下回与海马旁回之间。[2] 梭状回的外侧与内侧被浅的“梭状回中间沟”分开。[3][4][5]目录 1 功能 2 参考文献 3 图片 4 外部连结 5 参考来源 功能科学界对梭状回功能有下述比较一致的认识：处理颜色信息 人脸与身体识别 (见梭状回面孔区) 文字识别 (见视觉词形区) 分类辨识 研究表明，梭状回与脸盲症，即面部辨识能力缺乏症，直接相关。[6]梭状回中负责人脸认知的部分称为梭状回面孔区（fusiform face area, FFA）。梭状回面孔区可以对不是脸的视觉形象产生像脸的认知，著名的例子如火星上的利比亚山与塞东尼亚区。如果梭状回面孔区被破坏，就会失去辨识人脸的能力，就连最亲密的家人也无法认出来。眼睛负责感知视觉信息，经过视皮层处理后，再由梭状回辨析，找出生物特征，借此来分辨不同的人。梭状回面孔区中的内梭状回在接收到人连信息时被激活，而且在害羞的人与善于社交的人的内梭状回表现不同。一项研究证实查看陌生人的图像时，害羞的成年人内梭状回活化的程度比善于社交的成年人显著地少。[7]除此之外，另一项研究指出观看到吸引人的脸孔时内梭状回活化的程度会更高，主因为美丽的容貌唤起广泛的神经网络，包括知觉、奖励、决策等回路。[8]梭状体异常与威廉氏综合症相关。[9] 梭状体也与表情的认知有关。[10]自闭症的人在看到人脸时，其梭状体很少甚至没有兴奋活动。[11]梭状回面孔区增加活动程度可产生人脸幻觉，可能是真实人脸或者卡通人脸。这见于邦纳综合症, 睡前幻觉、 大脑脚性幻觉症、药物导致的幻觉等。[12]有研究表明，汽车专家在辨识汽车图片时、鸟类专家在辨识鸟的图片时，梭状回面孔区的活动程度很高。因此，提出了这样的问题：梭状回面孔区在辨识人脸时被激活，是因为人类进化的结果还是该受试者具有辨识人脸的专业知识？心理学家用一类物体称为greebles来检验上述两个冲突的假设。[13] 当受试者初次看到greebles，其梭状回面孔区的兴奋程度远低于看到人脸的时候。受试者熟悉了greebles或者说变成了greeble专家，其梭状回面孔区在看到人连与greeble的兴奋程度相当。类似地，自闭症儿童在与人脸识别相同部位产生受损的对象识别。[14] 后续研究表明自闭症患者的梭状回面孔区具有很低的神经元密度。[15]这产生如下问题：较少的神经元导致了不良的人脸认知，还是自闭症患者很少的人脸感知导致了神经元数量的下降？[16]更简单的问题是：人脸是每个人都具有专业识别知识的对象？ -Fu et al.的研究表明，汉字识别导致了梭状回面孔区的响应。 有证据表明梭状回面孔区中负责人脸识别的区域的功能是进化而得。其他研究发现了人脑中专门负责识别所处环境与身体的区域。[17][18] 对汉字识别的研究表明，对应的梭状回面孔区中具有很高兴奋的区域与响应人脸识别的区域不同。[19]这意味着梭状回面孔区中的特定区域进化成专责人脸识别功能。在具有字形→颜色联觉症的人当中，发现了梭状回的活动。[20]MIT的一项研究表明，左、右梭状回在认知中具有不同的角色，随后二者又会互联。左梭状回负责识别类似于人脸的视觉对象的特征，而右梭状回负责确定这些被识别出来的类似人脸的视觉对象是否真是人脸。[21]参考文献↑ Nature Neuroscience, vol7, 2004 ↑ Gyrus. The free dictionary [2013-06-19]. ↑ Weiner et al. The mid-fusiform sulcus: A landmark identifying both cyotarchitectonic and functional divisions of human ventral temporal cortex. NeuroImage. 2013. ↑ Weiner & Grill-Spector, Sparsely-distributed organization of face and limb activations in human ventral temporal cortex. NeuroImage. 2010 Oct 1;52(4):1559-73. Epub 2010 May 10. ↑ Nasr el al. Scene-selective cortical regions in human and nonhuman primates. J Neurosci. 2011 Sep 28;31(39):13771-85. ↑ McCarthy, G et al. Face-specific processing in the fuman fusform gyrus.J. Cognitive Neuroscicence. 9, 605-610(1997). ↑ Beaton, E. A., Schmidt, L. A., Schulkin, J., Antony, M. M., Swinson, R. P. & Hall, G. B.. Different fusiform activity to stranger and personally familiar faces in shy and social adults. Social Neuroscience. 2009, 4 (4): 308–316. doi:10.1080/17470910902801021. PMID 19322727. ↑ Chatterjee, A., Thomas, A., Smith, S. E., & Aguirre, G. K.. The neural response to facial attractiveness. Neuropsychology. 2009, 23 (2): 135–143. doi:10.1037/a0014430. PMID 19254086. ↑ A. L. Reiss, et al. Preliminary Evidence Of Abnormal White Matter Related To The Fusiform Gyrus In Williams Syndrome: A Diffusion Tensor Imaging Tractography Study.Genes, Brain & Behavior 11.1, 62-68(2012) ↑ Radua, Joaquim; Phillips, Mary L.; Russell, Tamara; Lawrence, Natalia; Marshall, Nicolette; Kalidindi, Sridevi; El-Hage, Wissam; McDonald, Colm et al.. Neural response to specific components of fearful faces in healthy and schizophrenic adults. NeuroImage. 2010, 49 (1): 939–946. doi:10.1016/j.neuroimage.2009.08.030. PMID 19699306. ↑ Carter, Rita. The Human Brain Book: pp. 241. ↑ Jan Dirk Blom. A Dictionary of Hallucinations. Springer, 2010, p. 187. ISBN 978-1-4419-1222-0 ↑ Gauthier, I; Behrmann M Tarr MJ. Can Face Recognition Really be Dissociated from Object Recognition?. Journal of Cognitive Neuroscience. 1999, 11 (4): 349–70. doi:10.1162/089892999563472. PMID 10471845. ↑ Scherf, S; Behrmann M Minshew N Luna B. Atypical Development of Face and Greeble Recognition in Autism. Journal of Child Psychiatry. April 2008, 49 (8): 838–47. doi:10.1111/j.1469-7610.2008.01903.x. ↑ van Kooten, IA; Palmen SJ, von Cappeln P, Steinbusch HW, Korr H, Heinsen H, Hof PR, van Engeland H, Schmitz C.. Neurons in the Fusiform Gyrus are Fewer and Smaller in Autism. Brain. April 2008, 131 (4): 987–99. doi:10.1093/brain/awn033. ↑ Gazzaniga, Michael. Cognitive Neuroscience: The Biology of the Mind. New York City: W.W. Norton Company Inc.. 2014: p. 247. ISBN 978-00393913484. ↑ Epstein, Russell; Kanwisher, Nancy. A cortical representation of the local visual environment. Nature. April 1998, 392 (6676): 598–601. doi:10.1038/33402. PMID 9560155. ↑ Downing, Paul; Yuhong Jiang, Miles Shuman, Nancy Kanwisher. A Cortical Area Selective for Visual Processing of the Human Body. Science. September 2001, 293 (5539): 2470–2473. doi:10.1126/science.1063414. PMID 11577239. ↑ Fu, S; Chunliang F Shichun G Yuejia L Raja PBarton, Jason Jeremy Sinclair. . [http// Neural Adaptation Provides Evidence for Categorical Differences in Processing of Faces and Chinese Characters: an ERP Study of the N170]. PLoS One. 2012, 7 (7): e41103. doi:10.1371/journal.pone.0041103. PMID 22911750. PMC 3404057. ↑ Imaging of connectivity in the synaesthetic brain « Neurophilosophy ↑ Trafton, A. "How does our brain know what is a face and what’s not?" MIT News
近年来，随着信息技术以及计算机技术的不断发展，人工智能在计算机中的应用也随之加深，其被广泛应用于计算机的各个领域。下面是我给大家推荐的浅谈计算机人工智能论文，希望大家喜欢!
《计算机在人工智能中的应用研究》
摘要：近年来，随着信息技术以及计算机技术的不断发展，人工智能在计算机中的应用也随之加深，其被广泛应用于计算机的各个领域。本文针对计算机在人工智能中的应用进行研究，阐述了人工智能的理论概念，分析当前其应用于人工智能所存在的问题，并介绍人工智能在部分领域中的应用。
关键词：计算机;人工智能;应用研究
一、前言
人工智能又称机器智能，来自于1956年的Dartmouth学会，在这学会上人们最初提出了“人工智能”这一词。人工智能作为一门综合性的学科，其是在计算机科学、信息论、心理学、神经生理学以及语言学等多种学科的互相渗透下发展而成。在计算机的应用系统方面，人工智能是专门研究如何制造智能系统或智能机器来模仿人类进行智能活动的能力，从而延伸人们的科学化智能。人工智能是一门富有挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识、心理学与哲学。人工智能是处于思维科学的技术应用层次，是其应用分支之一。数学常被认为是多种学科的基础科学，数学也进入语言及思维领域，人工智能学科须借用数学工具。数学在标准逻辑及模糊数学等范围发挥作用，其进入人工智能学科，两者将互相促进且快速发展。
二、人工智能应用于计算机中存在的问题
(一)计算机语言理解的弱点。当前，计算机尚未能确切的理解语言的复杂性。然而，正处于初步研制阶段的计算机语言翻译器，对于算法上的规范句子，已能显示出极高的造句能力及理解能力。但其在理解句子意思上，尚未获得明显成就。我们所获取的信息多来自于上下文的关系以及自身掌握的知识。人们在日常生活中的个人见解、社会见解以及文化见解给句子附加的意义带来很大影响。
(二)模式识别的疑惑。采用计算机进行研究及开展模式识别，在一定程度上虽取得良好效果，有些已作为产品进行实际应用，但其理论以及方法和人的感官识别机制决然不同。人的形象思维能力以及识别手段，即使是计算机中最先进的识别系统也无法达到。此外，在现实社会中，生活作为一项结构宽松的任务，普通的家畜均能轻易对付，但机器却无法做到，这并不意味着其永久不会，而是暂时的。
三、人工智能在部分领域中的应用
伴随着AI技术的快速发展，当今时代的各种信息技术发展均与人工智能技术密切相关，这意味着人工智能已广泛应用于计算机的各个领域，以下是笔者对于人工智能应用于计算机的部分领域进行阐述。具体情况如下。
(一)人工智能进行符号计算。科学计算作为计算机的一种重要用途，可分为两大类别。第一是纯数值的计算，如求函数值。其次是符号的计算，亦称代数运算，是一种智能的快速的计算，处理的内容均为符号。符号可代表实数、整数、复数以及有理数，或者代表集合、函数以及多项式等。随着人工智能的不断发展以及计算机的逐渐普及，多种功能的计算机代数系统软件相继出现，如Maple或Mathematic。由于这些软件均用C语言写成，因此，其可在多数的计算机上使用。
(二)人工智能用于模式识别。模式识别即计算机通过数学的技术方法对模式的判读及自动处理进行研究。计算机模式识别的实现，是研发智能机器的突破点，其使人类深度的认识自身智能。其识别特点为准确、快速以及高效。计算机的模式识别过程相似于人类的学习过程，如语音识别。语音识别即为使计算机听懂人说
的话而进行自动翻译，如七国语言的口语自动翻译系统。该系统的实现使人们出国时在购买机票、预定旅馆及兑换外币等方面，只需通过国际互联网及电话网络，即可用电话或手机与“老外”进行对话。
(三)人工智能计算机网络安全中的应用。当前，在计算机的网络安全管理中常见的技术主要有入侵检测技术以及防火墙技术。防火墙作为计算机网络安全的设备之一，其在计算机的网络安全管理方面发挥重要作用。以往的防火墙尚未有检测加密Web流量的功能，原因在于其未能见到加密的SSL流中的数据，无法快速的获取SSL流中的数据且未能对其进行解密。因而，以往的防火墙无法有效的阻止应用程序的攻击。此外，一般的应用程序进行加密后，可轻易的躲避以往防火墙的检测。因此，由于以往的防火墙无法对应用数据流进行完整的监控，使其难以预防新型攻击。新型的防火墙是通过利用统计、概率以及决策的智能方法以识别数据，达到访问受到权限的目地。然而此方法大多数是从人工智能的学科中采取，因此，被命名为“智能防火墙”。
(四)人工智能应用于计算机网络系统的故障诊断。人工神经网络作为一种信息处理系统，是通过人类的认知过程以及模拟人脑的组织结构而成。1943年时，人工神经网络首次被人提出并得到快速发展，其成为了人工智能技术的另一个分支。人工神经网络通过自身的优点，如联想记忆、自适应以及并列分布处理等，在智能故障诊断中受到广泛关注，并且发挥极大的潜力，为智能故障诊断的探索开辟新的道路。人工神经网络的诊断方法异于专家系统的诊断方法，其通过现场众多的标准样本进行学习及训练，加强调整人工神经网络中的阀值与连接权，使从中获取的知识隐藏分布于整个网络，以达到人工神经网络的模式记忆目的。因此，人工神经网络具备较强的知识捕捉能力，能有效处理异常数据，弥补专家系统方法的缺陷。
四、结束语
总而言之，人工智能作为计算机技术的潮流，其研究的理论及发现决定了计算机技术的发展前景。现今，多数人工智能的研究成果已渗入到人们的日常生活。因此，我们应加强人工智能技术的研究及开发，只有对其应用于各领域中存在的问题进行全面分析，并对此采取相应措施，使其顺利发展。人工智能技术的发展将给人们的生活、学习以及工作带来极大的影响。
参考文献：
[1]杨英.智能型计算机辅助教学系统的实现与研究[J].电脑知识与技术,2009,9
[2]毛毅.人工智能研究热点及其发展方向[J].技术与市场,2008,3
[3]李德毅.网络时代人工智能研究与发展[J].智能系统学报,2009,1
[4]陈步英,冯红.人工智能的应用研究[J].邢台职业技术学院学报,2008,1
1. [期刊论文]产教融合视域下汽车智能技术专业人才需求分析 期刊:《内燃机与配件》 | 2021 年第 002 期 摘要:在国务院印发《国家职业教育改革实施方案2. [期刊论文]汽车智能技术专业群"1+X"课证融通的探索与实践 期刊:《时代汽车》 | 2021 年第 011 期 摘要:职业教育改革中重点关注3. [期刊论文]汽车电子技术中的智能传感器技术分析 期刊:《电子测试》 | 2021 年第 002 期 摘要:现代电子信息技术的大力发展,使得各行各业的